张小明
前端开发工程师
运行效果：二维深度卷积网络模型下的轴承故障诊断_哔哩哔哩_bilibili
代码运行环境要求
tensorlfow>=2.4.0
python>=3.6.0,
其他库版本无要求（可以远程协助运行）
1.数据集
使用凯斯西储大学轴承数据集，一共有4种负载下采集的数据，每种负载下有10种 故障状态：三种不同尺寸下的内圈故障、三种不同尺寸下的外圈故障、三种不同尺寸下的滚动体故障和一种正常状态
2.模型（二维CNN）
使用数据增强的方式：重叠切割（每个样本长度是1024）
通过reshape的方式变形为二维的输入形式（32,32,1）
3 实验效果
0HP数据集(训练集与测试集比例为7:3)，测试集准确率为99.60%
1HP数据集(训练集与测试集比例为7:3)，测试集准确率为99.66%
2HP数据集(训练集与测试集比例为7:3)，测试集准确率为99.66%
3HP数据集(训练集与测试集比例为7:3)，测试集准确率为100.00%
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